Wer unbegrenzten Zugang zur Vergangenheit hat, kann die aktuellen Daten besser erschließen und verstehen.

Unlimited Historical Data ermöglicht das sofortige Sammeln der historischen Daten der vergangenen drei Jahre. Mit einer Stichprobe von Tweets und dem vollständigen Brandwatch-Archiv haben Sie im Handumdrehen den Überblick über die Vergangenheit. Unlimited Historical Data liefert schnelle und umfangreiche historische Daten.

  • Schnell: Automatische Backfills sammeln die Daten in Sekundenschnelle
  • Unlimited: Sammeln Sie zu all Ihren Queries so viele historische Mentions, wie Sie möchten
  • Sparsam: Historische Mentions zählen nicht zu Ihrem Abonnementkontingent hinzu
  • Aufschlussreich: Die Mentions erhalten Sie mit vollständigen Brandwatch-Metadaten, darunter demografische Informationen, Schlüsselthemen, das Sentiment und vieles mehr

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Der historische Kontext beeinflusst jeden Aspekt unserer heutigen Gesellschaft auf fundamentale Art und Weise.

Online wird jeder Tweet, Beitrag, Artikel und Kommentar von dem Kontext, in dem er verfasst wird, beeinflusst. Für Social-Analysten ist es daher schwierig, verlässliche Informationen aus den Daten zu extrahieren, wenn ihnen der historische Kontext eines Beitrags nicht völlig klar ist.

Ohne historische Daten ist man gezwungen, diverse Vermutungen anzustellen. Diese verzerrten Daten führen zu Vorurteilen und behindern letztendlich die Erkenntnisse.

Mit Unlimited Historical Data können Sie sofort und zu jedem Thema die historischen Daten der vergangenen drei Jahre erfassen.

Dieser einzigartige Zugang zum historischen Kontext wird die Qualität der Social Intelligence Ihrer Marke entscheidend verbessern.

Wie es funktioniert

Unlimited Historical Data sammelt historische Mentions anhand von Twitter-Musterdaten und dem kompletten Brandwatch-Archiv. Die Stichprobe der Twitterdaten (10 %) wird auf die gesamten Twitterdaten hochgerechnet.

Die 10 %-Probe von Twitter wird in einem systematischen Stichprobenverfahren gewonnen, um statistisch korrekte Ergebnisse zu erfassen, die die vollständige Konversation repräsentieren.

Das Brandwatch-Archiv enthält alle Daten, die in den letzten drei Jahren aus 80 Millionen Quellen gesammelt wurden. Dazu gehören viele Milliarden öffentlich zugängliche Erwähnungen aus sozialen Netzwerken – wie Facebook, Instagram und Youtube – Foren, Blogs, Bewertungs- und Nachrichtenseiten.

So erhalten Brandwatch-Nutzer die wertvollsten und verlässlichsten historischen Insights, die der Markt bietet.

Was können Sie damit tun?

Der neue Service nutzt Brandwatchs gesamtes Funktionalitätsspektrum. Sie können die historischen Daten nutzen, um:

  • historische Daten im Zeitverlauf darzustellen
  • individuelle Mentions via Click-through zu lesen
  • Autorendaten zu identifizieren
  • demografische Details einzusehen
  • Themenwolken abzubilden
  • nach geografischen Angaben zu gliedern
  • nach Seitentypen zu kategorisieren
  • Regeln, Tags und Kategorien anzuwenden
  • das Sentiment zu bestimmen

Diese ganzheitliche Funktionalität ermöglicht den äußerst vielfältigen Einsatz von Unlimited Historical Data. Kunden wie Unilever haben mithilfe der historischen Daten bereits geschäftsentscheidende Insights aufdecken können.

In der Eiscreme-Branche steigen die Umsätze im Sommer an, während sie im Winter abfallen. Diesen saisonalen Schwankungen scheinen alle Marktanteilskonkurrenten der Branche zu unterliegen.

Nun könnte man einfach annehmen, dass für alle Arten von Eis die gleichen Bedingungen gelten. Doch es zeigte sich, dass diese Schlussfolgerung keinesfalls für alle Marken gilt.

Unilever stellte die saisonale Spekulation auf die Probe. Sie sammelten rückwirkend über mehrere Jahre alle Verbrauchermentions, die den Wunsch ausdrückten, Ben & Jerry’s zu kaufen.

Bei der Abbildung in einem Liniendiagramm zeigte sich weder im Sommer eine klare Spitze noch im Winter ein konstant gesunkenes Interesse. Stattdessen zeigte das Diagramm eine Linie mit Spikes in den Gesprächen, die jedes Jahr ausgeprägter wurden. Es war offensichtlich, dass die saisonalen Bedingungen, denen die Branche unterliegt, auf diese spezielle Marke keinen Einfluss haben.

Das bedeutete allerdings nicht, dass keine saisonalen Unterschiede vorhanden waren.

Ben und Jerry haben die historischen Daten mit Wetterdaten abgeglichen, um zu sehen, ob die Kunden bei einem bestimmten Wetter eher den Wunsch verspürten, die Produkte der Marke zu erwerben.

Die Kombination der beiden Datensätze zeigte einen überraschenden Zusammenhang.

Ausgerechnet bei Regenwetter zeigten die Verbraucher regelmäßig erhöhtes Interesse, Ben & Jerry’s zu kaufen.

Diese Daten veränderten die Art und Weise, wie die Marke ihre Produkte online bewirbt. Wenn sich Regen ankündigte, intensivierte Unilever die Anzeigendistribution und konnte damit das Verkaufsvolumen erhöhen.

Erfahren Sie mehr

Unlimited Historical Data fügt unserer Plattform eine umfassende historische Funktionalität hinzu.

In diesem Monat halten wir ein englischsprachiges Webinar, in dem wir das Produkt genauer vorstellen und zeigen, wie es genutzt werden kann. Hier können Sie sich anmelden.

Wenn Sie bereits Kunde sind und die Möglichkeiten des neuen Features sehen möchten, sprechen Sie bitte mit Ihrem Brandwatch-Ansprechpartner.

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